Big Data a devenit rapid una dintre dimensiunile cruciale ale societății noastre digitale. Odată cu creșterea exponențială a datelor generate de companii, consumatori și dispozitive conectate, capacitatea de a exploata și analiza această cantitate vastă de informații a devenit o piatră de temelie a procesului decizional modern. Big Data permite organizațiilor să descopere modele, să prezică tendințe și să optimizeze operațiunile în moduri care erau de neimaginat până acum. Nu este de mirare că se așteaptă ca locurile de muncă în domeniul datelor să aibă o creștere rapidă.
Cum să faci tranziția către Big Data? Acest articol este special conceput pentru cei care doresc să facă pasul către domeniul Big Data. Astfel, voi prezenta ce trebuie luat în calcul atunci când te gândești la această schimbare de carieră, voi sublinia abilitățile cheie și domeniile de cunoștințe pe care va trebui să le dobândești și îți voi recomanda câțiva pași de urmat pentru a parcurge cu succes călătoria de reconversie profesională în domeniul Big Data, chiar și dacă provii dintr-un domeniu non-IT.
Numele meu este Roman și sunt inginer Big Data la SoftServe. În ceea ce mă privește, această călătorie a început atunci când m-am alăturat SoftServe ca Trainee, perioadă în care am trecut și prin programul Big Data Engineer Retraining, care m-a echipat cu abilitățile necesare pentru a reuși în spațiul Big Data.
Ce este Big Data
Big Data se referă la seturi de date extrem de mari și complexe pe care aplicațiile tradiționale de prelucrare a datelor nu le pot gestiona sau analiza eficient. Aceste seturi de date pot proveni dintr-o varietate de surse, inclusiv social media, senzori, tranzacții și multe altele. Big Data se caracterizează prin cei trei V: Volumul (cantitatea masivă de date), Viteza (viteza cu care sunt generate și prelucrate datele) și Varietatea (diferitele tipuri de date, precum cele structurate, nestructurate și semi-structurate).
Cum să începi procesul de reconversie profesională
Începerea unei tranziții profesionale către o carieră în ingineria Big Data poate părea dificilă, dar, cu abordarea și resursele potrivite, este realizabilă. Primul pas în procesul de recalificare este definirea unui plan de acțiune clar. În această secțiune, te voi ghida prin pașii esențiali pentru a începe călătoria ta de reconversie profesională, de la evaluarea competențelor actuale până la construirea unui portofoliu complet, care te va ajuta să te remarci în peisajul competitiv Big Data.
Ghid pentru reconversia către o carieră de inginer Big Data
Parcurgerea etapelor pentru a deveni inginer Big Data poate fi o sarcină complicată, având în vedere amploarea competențelor și cunoștințelor necesare în acest domeniu. O foaie de parcurs bine definită este esențială pentru a-ți ghida călătoria prin complexitatea domeniului Big Data. Acest capitol prezintă o foaie de parcurs cuprinzătoare pentru Big Data, concepută pentru a oferi o cale clară, pas cu pas, de la învățarea fundamentelor la expertiza avansată.
Voi sublinia etapele cheie, inclusiv abilitățile, instrumentele și tehnologiile esențiale, și voi oferi îndrumări cu privire la modul în care să îți dezvolți progresiv competențele în fiecare arie a domeniului Big Data. Urmând această foaie de parcurs, îți poți dezvolta în mod sistematic expertiza necesară pentru a excela în lumea Big Data și a te poziționa pentru o carieră de succes în acest domeniu.
Reconversia profesională pentru a deveni inginer Big Data este un proces structurat care necesită planificare atentă și perseverență. Iată care sunt pașii principali în procesul de recalificare, în opinia mea:
1. Identificarea obiectivelor de învățare
Definește obiective clare: stabilește ce dorești să realizezi prin recalificarea ta, cum ar fi stăpânirea unor tehnologii specifice Big Data, obținerea de certificări sau dobândirea de experiență practică.
Analiza competențelor actuale: evaluează-ți cunoștințele și competențele existente pentru a identifica lacunele care trebuie abordate.
2. Selectarea unui parcurs de învățare
Alege programul potrivit: cercetează și selectează un program de recalificare care să se alinieze cu obiectivele tale, fie că este vorba de un curs online, un boootcamp sau un program universitar.
Concentrează-te pe conceptele de bază: asigură-te că programul acoperă subiecte esențiale Big Data, cum ar fi depozitarea datelor, procesele ETL și calculul distribuit.
3. Dobândirea competențelor
Învață limbaje de programare: dobândește competențe în limbaje utilizate în mod obișnuit în Big Data, cum ar fi Python, Java sau Scala.
Stăpânește instrumentele Big Data: dobândește experiență practică cu instrumente și tehnologii cheie precum Hadoop, Spark și baze de date NoSQL.
4. Obținerea experienței practice
Lucrează la proiecte din lumea reală: aplică-ți cunoștințele prin proiecte practice sau internship-uri pentru a-ți construi un portofoliu care să îți pună în valoare abilitățile.
Implică-te în competiții sau contribuie la proiecte open-source pentru a câștiga experiență suplimentară.
5. Crearea unui portofoliu de succes
Documentare: creează un portofoliu care să îți evidențieze proiectele, incluzând explicații detaliate ale contribuțiilor tale și ale tehnologiilor utilizate. Poți să îți creezi propriul site web, dar opțiunea recomandată este să ai un cont GitHub, unde să poți stoca fiecare proiect în registre adecvate. Poți accesa această pagină pentru ghidul de creare a portofoliului GitHub.
Prezintă-ți realizările: include orice certificări sau distincții pe care le-ai obținut în timpul recalificării.
6. Rețeaua profesională
Alătură-te comunităților profesionale: implică-te în forumuri online, participă la evenimente din industrie și conectează-te cu profesioniști din domeniul Big Data pentru a-ți construi o rețea și pentru a rămâne informat cu privire la tendințele din industrie. Poți începe prin participarea la conferințe și la competiții organizate pentru juniori. De obicei, universitățile și asociațiile studențești organizează astfel de evenimente. De asemenea, poți urmări grupuri populare Big Data pe LinkedIn; câteva exemple sunt aici și aici.
Caută îndrumare: găsește mentori care îți pot oferi îndrumare, sfaturi și sprijin pe tot parcursul procesului tău de reconversie profesională.
7. Pregătește-te pentru căutarea unui loc de muncă
Actualizează-ți CV-ul: adaptează-ți CV-ul pentru a evidenția abilitățile, certificările și experiența practică nou dobândite.
Exersează abilitățile de interviu: pregătește-te pentru interviurile tehnice revizuind întrebările comune de interviu Big Data și efectuând simulări de interviuri.
8. Fii perseverent și adaptează-te
Menține-ți consecvența: rămâi implicat în programul tău de învățare și revizuiește și exersează-ți în mod constant abilitățile.
Adaptează-te la schimbare: fii flexibil și dispus să îți ajustezi calea de învățare pe baza noilor evoluții sau a feedback-ului din industrie.
Urmând acești pași și rămânând dedicat procesului de recalificare, vei fi bine pregătit să te lansezi într-o carieră de succes ca inginer Big Data.
Parcursul de învățare Big Data
Acest capitol te va ghida prin abilitățile și instrumentele cheie necesare pentru a deveni un inginer de date, evidențiind conceptele esențiale și pașii practici.
1. Competențe de programare
Un inginer de date trebuie să fie competent în programare pentru a gestiona manipularea, interogarea și automatizarea datelor. Python este esențial pentru manipularea datelor, în timp ce SQL este vital pentru interogarea bazelor de date relaționale. Scripturile Bash sunt utile pentru automatizarea sarcinilor în sistemele bazate pe Unix.
Resurse:
LeetCode
Python Tutorial (w3schools.com)
Python Tutorial | Learn Python Programming Language (2024) (geeksforgeeks.org)
2. Baze de date
Inginerii de date au nevoie de o înțelegere solidă a bazelor de date relaționale și non-relaționale. Bazele de date relaționale (SQL) utilizează date structurate și trebuie să înveți cum să le proiectezi și să le optimizezi. Bazele de date NoSQL gestionează date nestructurate și sunt adesea utilizate pentru aplicații distribuite la scară largă.
Resurse:
SQL Tutorial (w3schools.com)
SQL online courses | LearnSQL.com
Database Fundamentals | Microsoft Learn
3. Stocarea datelor (data warehousing) și ETL
Inginerii de date proiectează depozite de date pentru a stoca eficient volume mari de date și utilizează conducte ETL pentru a extrage, transforma și încărca date în aceste depozite. Stăpânirea proceselor ETL și orchestrarea fluxurilor de lucru pentru date asigură transferul fără probleme al datelor între sisteme.
Resurse:
What is ETL (Extract, Transform, Load)? | IBM
ETL Process: From Scratch to Data Warehouse | Toptal®
4. Framework-uri Big Data
Framework-urile Big Data precum Hadoop și Spark permit inginerilor de date să proceseze seturi masive de date utilizând sisteme distribuite. Apache Hadoop este utilizat pentru procesarea pe loturi, în timp ce Apache Spark asigură procesarea în memorie, permițând analize mai rapide. Framework-urile de procesare a fluxurilor, precum Kafka, gestionează fluxurile de date în timp real.
Resurse:
Top 7 Big Data Frameworks in 2024 - GeeksforGeeks
Hadoop, Storm, Samza, Spark, and Flink: Big Data Frameworks Compared | DigitalOcean
5. Platforme cloud
Platformele cloud oferă soluții scalabile de stocare și calcul pentru ingineria datelor. AWS, Google Cloud și Azure oferă servicii pentru gestionarea și prelucrarea volumelor mari de date. Familiarizează-te cu stocarea în cloud (S3, BigQuery) și cu instrumentele de procesare a datelor bazate pe cloud (Redshift, Dataproc).
Resurse:
Cloud Computing Training & Classes - Training and Certification - AWS (amazon.com)
Google Cloud Courses and Training | Google Cloud
Training for Azure | Microsoft Learn
6. Integrarea și orchestrarea datelor
Inginerii de date sunt responsabili pentru integrarea datelor din surse multiple și orchestrarea fluxurilor de lucru complexe. Instrumente precum Apache Airflow automatizează și programează procesele de ingestie, transformare și stocare a datelor. Aceste instrumente asigură transferul și gestionarea eficientă a datelor.
Resurse:
What is Data Orchestration: Examples, Benefits, & Tools | Airbyte
What Is Data Integration? | IBM
What is Data Orchestration: Benefits, Challenges & Framework (rivery.io)
7. Infrastructură și implementare
Inginerii de date trebuie să implementeze medii scalabile, eficiente și replicabile. Utilizarea containerelor (cu Docker) asigură rularea consecventă a aplicațiilor în medii diferite, iar Kubernetes automatizează implementarea, scalarea și operarea containerelor. Instrumentele precum Terraform automatizează furnizarea infrastructurii.
Resurse:
Infrastructure as Code - Cloud Adoption Framework | Microsoft Learn
Infrastructure as Code (IaC): The Complete Beginner’s Guide – BMC Software | Blogs
What is Cloud Infrastructure? - Cloud Computing Infrastructure Explained - AWS (amazon.com)
8. Guvernanța și securitatea datelor
Guvernanța datelor asigură calitatea, securitatea și conformitatea datelor. Inginerii trebuie să aplice politici care protejează informațiile sensibile și asigură conformitatea cu reglementări precum GDPR. Instrumentele de urmărire a liniilor de date urmăresc fluxul de date pentru a asigura integritatea și transparența.
Resurse:
What Is Data Governance? A Comprehensive Guide | Databricks
What is Data Governance? | IBM
What is Data Governance | Frameworks, Tools & Best Practices | Imperva
Programele de reconversie profesională ale companiilor
Deși există numeroase oportunități de avansare în carieră în domeniul Big Data, găsirea companiilor care oferă programe dedicate de reconversie profesională, stagii de practică sau oportunități similare poate fi destul de dificilă.
Cu toate acestea, unele companii și furnizori de formare specializată oferă programe concepute pentru a reduce decalajul dintre diferite domenii și ingineria Big Data. Este important să cauți în mod activ aceste oportunități, să faci conexiuni în cadrul industriei și să explorezi căi alternative, cum ar fi cursurile online, bootcamp-urile și certificările din industrie, pentru a-ți completa competențele și a câștiga experiență practică.
Pentru mine, această șansă a fost programul de recalificare de la SoftServe. Am început acum aproape 2 ani, iar recent tocmai am fost promovat ca Middle Big Data Engineer. Acest lucru dovedește că prin concentrare, un plan bun și sprijinul potrivit nu este niciodată prea târziu pentru a urma o nouă carieră.
Programe de reconversie profesională online - cum să te pregătești pentru o nouă carieră
Pe piața actuală a locurilor de muncă, care evoluează rapid, programele de recalificare online au apărut ca o resursă vitală pentru cei care doresc să se orienteze către noi domenii, în special în lumea dinamică a Big Data.
Aceste programe oferă o modalitate flexibilă și accesibilă de a dobândi abilitățile și cunoștințele necesare fără constrângerile educației tradiționale. Indiferent dacă faci tranziția de la o altă disciplină inginerească sau faci o schimbare de carieră, programele de recalificare online oferă un curriculum cuprinzător, proiecte practice și informații valoroase despre industrie pentru a te pregăti pentru o carieră de succes ca inginer Big Data.
În acest capitol, explorăm beneficiile programelor de recalificare online, discutăm caracteristicile cheie pe care trebuie să le cauți și te ghidez în selectarea unui program care să se alinieze cu obiectivele tale profesionale și cu stilul tău de învățare.
Alegerea unui furnizor de cloud
Alegerea furnizorului de cloud potrivit poate fi o sarcină intimidantă, în special pentru cei noi în domeniul ingineriei Big Data. Cu mai mulți jucători importanți pe piață, fiecare oferind o gamă largă de servicii și caracteristici, procesul decizional poate fi copleșitor. Cu toate acestea, selectarea unui furnizor de cloud și angajamentul față de acesta sunt pași cruciali în călătoria de reconversie profesională.
Acest capitol te va ajuta să demistifici procesul prin evidențierea factorilor cheie de care trebuie să ții cont atunci când alegi un furnizor de cloud și îți va arăta de ce este important să te concentrezi pe un singur furnizor pe parcursul programului tău de reconversie profesională.
Procedând astfel, vei dobândi o înțelegere mai profundă a platformei alese, vei stăpâni instrumentele și serviciile acesteia și vei construi o bază solidă, care îți va susține dezvoltarea ca inginer Big Data.
Google – GCP
Google Cloud Platform (GCP) este o alegere solidă pentru cei care se recalifică pentru a deveni ingineri Big Data, oferind o suită de instrumente și resurse avansate concepute pentru a sprijini învățarea și dezvoltarea profesională.
GCP este cunoscut pentru interfața sa ușor de utilizat și pentru accentul puternic pus pe analiza datelor și învățarea automată, oferind o bază solidă pentru stăpânirea tehnologiilor Big Data. Deși curba de învățare poate varia, GCP oferă resurse extinse de instruire, inclusiv documentație detaliată, cursuri online și laboratoare practice pentru a te ajuta să navighezi printre caracteristicile sale.
Certificările platformei sunt apreciate în industrie, oferind o cale clară de validare a competențelor și de avansare în carieră în ingineria Big Data. Prin implicarea în ofertele educaționale și programele de certificare GCP, vei dobândi expertiza și încrederea necesare pentru a reuși în acest domeniu dinamic.
Poți începe procesul tău de învățare GCP cu cunoștințe teoretice aici și experiență practică aici. Pentru certificările GCP vizitează această pagină.
Amazon – AWS
Amazon Web Services (AWS) este o platformă puternică pentru cei care se recalifică ca ingineri Big Data, oferind un ecosistem cuprinzător și recunoscut pe scară largă.
Unul dintre principalele avantaje ale AWS este sprijinul puternic pentru învățare și dezvoltare profesională, inclusiv o serie de certificări bine structurate care îți pot valida abilitățile și îți pot îmbunătăți perspectivele profesionale. Curba de învățare cu AWS poate fi abruptă din cauza gamei extinse de servicii și caracteristici, dar platforma oferă resurse abundente, cum ar fi documentația detaliată, cursurile online și laboratoarele practice pentru a-ți sprijini progresul.
Prin implicarea în programele de formare și certificările solide ale AWS, vei fi bine echipat pentru a aborda complexitatea ingineriei Big Data și pentru a ieși în evidență pe piața muncii.
Îți poți începe procesul de învățare AWS cu cunoștințe teoretice aici și experiență practică aici. Pentru certificările AWS vizitează această pagină sau explorează articolul colegului meu de la SoftServe „O călătorie prin toate certificările AWS”.
Microsoft – Azure
Microsoft Azure este o platformă performantă pentru cei care se recalifică pentru a deveni ingineri Big Data, oferind un set complet de instrumente și resurse pentru a sprijini călătoria ta de învățare.
Punctul forte al Azure constă în căile sale de învățare și certificările bine definite, care oferă repere clare pentru stăpânirea competențelor esențiale și validarea expertizei. Deși curba de învățare poate fi semnificativă din cauza gamei largi de servicii și caracteristici Azure, platforma oferă documentație extinsă, cursuri online și laboratoare practice pentru a facilita educația. Prin utilizarea programelor de instruire structurate ale Azure și obținerea certificărilor relevante, vei dobândi cunoștințele și credibilitatea necesare pentru a excela în domeniul Big Data și a avansa în carieră.
Poți începe procesul de învățare Azure cu cunoștințe teoretice aici și experiență practică aici. Pentru certificările Azure, accesează această pagină.
Mai multe resurse de învățare
Udemy oferă o gamă largă de cursuri Big Data concepute pentru a răspunde diferitelor stiluri și nevoi de învățare. Cursurile sunt structurate cu lecții video preînregistrate, teste și teme practice, care îți permit să înveți în propriul tău ritm și să aplici conceptele prin exerciții practice. Aceste cursuri sunt create de profesioniști și experți din industrie, iar prețurile variază de obicei între 10$ și 200$, în funcție de training și de promoțiile în derulare.
Datorită formatului autoprogramat și accentului practic, platforma este o opțiune flexibilă și accesibilă pentru dobândirea de noi competențe. Totuși, este important să analizezi descrierile și evaluările cursurilor pentru a te asigura că acestea corespund obiectivelor tale de recalificare.
[Platforma Udemy - Căutare Data Engineer]
Udacity este o platformă robustă pentru recalificarea ca inginer Big Data, cu programe specializate Nanodegree, care oferă o experiență de învățare cuprinzătoare și structurată.
Aceste programe sunt create de experți din industrie și se concentrează pe proiecte practice concepute pentru a construi abilități din lumea reală. Cursurile Udacity sunt livrate printr-o combinație de lecții video, teste interactive și sarcini bazate pe proiecte, asigurând o experiență de învățare captivantă și aplicată.
Programele Nanodegree variază de obicei între 200$ și 400$ pe lună, costul reflectând profunzimea curriculumului și sprijinul personalizat oferit. Accentul pus de platformă pe învățarea bazată pe proiecte și pe sprijinul mentorilor oferă o cale clară către stăpânirea tehnologiilor Big Data și avansarea în carieră.
[Platforma Udacity - Căutare Data Engineer]
Coursera oferă o selecție diversă de cursuri și specializări Big Data care se adresează diferitelor niveluri de expertiză și preferințe de învățare. Cursurile sunt de obicei livrate printr-un amestec de prelegeri video, teste interactive și proiecte practice, oferind o experiență de învățare bine închegată.
Numeroasele oferte Coursera sunt create în colaborare cu universități de top și lideri din industrie, asigurând un conținut de înaltă calitate și practici industriale actualizate. Prețurile variază foarte mult, cursurile individuale costând adesea între 30$ și 100$, în timp ce specializările și certificatele profesionale pot varia de la 200$ la 400$ sau mai mult.
Programele structurate ale Coursera, combinate cu ritmul flexibil de învățare și accesul la instructori experți, fac din aceasta o platformă eficientă pentru dobândirea de cunoștințe și abilități aprofundate în ingineria Big Data.
[Platforma Coursera - Căutare Data Engineer]
EdX oferă o gamă largă de cursuri Big Data și programe MicroMasters concepute pentru a oferi cunoștințe aprofundate și abilități practice. Cursurile de pe edX sunt livrate prin lecții video, teme interactive și proiecte din lumea reală, adesea create de universități și profesioniști de top din industrie.
Platforma oferă o experiență de învățare structurată, multe programe oferind un certificat verificat la finalizare. Prețurile pentru cursurile individuale variază de obicei de la 50$ la 300$, în timp ce programele mai cuprinzătoare, precum MicroMasters, pot costa între 600$ și 1.200$.
Combinația de rigoare academică și aplicare practică, împreună cu programarea flexibilă, transformă EdX într-o resursă valoroasă pentru cei care doresc să își îmbunătățească expertiza în ingineria Big Data.
[Platforma edX - Căutare Data Engineer]
Formarea pe cont propriu
Începerea unui program de autoformare în Big Data vine cu o multitudine de resurse, inclusiv o varietate de cărți, cursuri online și canale YouTube dedicate diferitelor dimensiuni ale Big Data. Aceste resurse pot fi extrem de valoroase pentru a-ți dezvolta cunoștințele și abilitățile, în propriul ritm.
Cu toate acestea, autoformarea vine cu propriul set de provocări. Există riscul de a plăti prea mult pentru resurse dispersate sau de a investi în materiale care s-ar putea să nu se alinieze cu obiectivele tale de învățare.
În plus, fără o foaie de parcurs structurată și fără sprijinul comunității, s-ar putea să ai dificultăți în a-ți menține concentrarea și motivația. Pentru a parcurge în mod eficient călătoria de autoformare, este esențial să selectezi cu atenție resursele care oferă o acoperire cuprinzătoare și să cauți comunități sau forumuri unde poți face schimb de cunoștințe și să obții sprijin din partea colegilor cursanți și a profesioniștilor.
Ești pregătit să îți transformi cariera și să pătrunzi în lumea ingineriei Big Data? Nu ezita să profiți de această oportunitate!
